动力电池是电动汽车储能的关键元件,对电动汽车的安全性至关重要,所以电池故障诊断得到了广泛的关注。电池单体的不一致性是电池故障的重要因素之一,虽然国内外学者对电池单体不一致性诊断算法进行了深入的研究,但是受到算法参数选取原则、故障基准真值等选取标准缺乏的影响,这些算法性能的差异性仍然比较模糊。基于此,本文选取了8种典型的单体不一致性诊断算法,对它们在相同数据集上的表现进行了对比研究,一定程度上对不同单体不一致性诊断算法的优势及算法的选择提供了有价值的参考。首先,本文广泛调研了电池单体不一致性故障诊断的研究,选取了8种典型的单体不一致性诊断算法,并将它们归为离群点检测和信息熵分析两类。对8种算法逐一进行了研究与分析。其次,研究了不同诊断算法实际应用实施的具体问题。选取了诊断所需的原始数据;对原始数据进行了预处理,考虑物理上的合理性和应用背景,对预处理的过程及结果进行了分析和讨论;对8种算法应用的具体算法实现流程进行了研究和实践,重点针对不同算法参数的选取原则进行了分析,确定了不同算法选取合理参数的方法。并对各算法的异同点进行了简要分析。最后,对不同算法的诊断性能进行了对比分析。选取了故障矩阵法作为算法比较的基础。基于实验样本,分别比较了不同算法在静态与动态等特征数据下的诊断性能。